← 返回列表
多任务混杂神经网络驱动的CT图像处理方法和类脑诊断系统
申请人信息
- 申请人:人工智能与数字经济广东省实验室(广州); 华南理工大学
- 申请人地址:510330 广东省广州市海珠区新港东路2429号首层自编051房
- 发明人: 人工智能与数字经济广东省实验室(广州); 华南理工大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 多任务混杂神经网络驱动的CT图像处理方法和类脑诊断系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311626792.9 |
| 申请日 | 2023/11/30 |
| 公告号 | CN117689625A |
| 公开日 | 2024/3/12 |
| IPC主分类号 | G06T7/00 |
| 权利人 | 人工智能与数字经济广东省实验室(广州); 华南理工大学 |
| 发明人 | 胡滨; 关治洪; 单梁 |
| 地址 | 广东省广州市海珠区新港东路2429号首层自编051房; 广东省广州市天河区五山路381号 |
摘要文本
人工智能与数字经济广东省实验室(广州); 华南理工大学获取“一种透气窗帘布”专利技术，本发明公开了一种多任务混杂神经网络驱动的CT图像处理方法和类脑诊断系统，涉及人工智能医学影像，方法包括生成混杂神经网络，输入CT图像，在每一层执行混杂脉冲‑卷积计算；生成共同编码器和多任务解码器，输出多任务结果图像。系统包括处理器和存储器及显示器，存储器中存储有至少一条指令，指令由处理器加载并执行以实现如下步骤：获取CT图像；生成基于混杂神经网络建立的共同编码器，调用编码器对CT图像进行编码，生成联合特征；生成基于混杂神经网络建立的多任务解码器，调用解码器对联合特征进行分类操作和分割操作，得到多任务诊断结果。本发明可以提高CT图像的多任务诊断效率，在保证多任务精度的同时降低诊断系统的计算功耗。 更多数据：搜索专利查询网来源：
专利主权项内容
1.一种CT图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：获取CT图像；生成混杂脉冲-卷积计算层，所述混杂脉冲-卷积计算层由卷积操作和脉冲神经元级联而成，根据所述混杂脉冲-卷积计算层，生成混杂神经网络；生成基于混杂神经网络建立的共同编码器，调用所述编码器对所述CT图像进行编码，生成联合特征；生成基于混杂神经网络建立的多任务解码器，调用所述解码器对所述联合特征进行分类操作和多任务分割操作；生成由所述共同编码器和所述多任务解码器串联的多任务混杂神经网络，利用所述多任务混杂神经网络，输出类脑结果图像。 来自：马 克 团 队